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样本期望和方差
样本
均值、
期望
、
方差
怎么推倒?
答:
样本均值
期望和样本
均值
方差
推导:E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
样本均值
期望和样本
均值
方差
推导
答:
E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n
期望
值
和方差
的关系是什么?
答:
1、
期望
值计算公式:E(X)=(n*M)/N [其中x是
样本
数,n为样本容量,M为样本总数,N为总体中的个体总数],求出均值,这就是超几何分布的数学期望值。2、
方差
计算公式:V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]...
样本方差
的
期望
等于总体方差吗?
答:
样本方差
的
期望
等于总体方差,证明如下:设总体为X,抽取n个i。i。d。的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n。其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)。为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A,则EA=E( n * ...
样本方差
的
期望
等于总体方差吗
答:
样本方差
的
期望
等于总体的方差如下:总体方差的计算公式分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1,抽取样本的目的是推算出总体的信息,计算样本方差的目的也是推算出总体的方差,但是计算样本方差时为了能使计算结果更接近总体方差的值。根据无偏性的原则(多次抽样,计算出多个样本的方差,对这些方差取平均值,...
如何证明
样本方差
的
期望
等于总体方差
答:
设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其
样本方差
为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ... + (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A 则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+...
正态分布的
期望
值
和方差
是什么?
答:
在概率论和统计学中,数学
期望
(mean)(或均值,亦简称期望)为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
方差
为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,即 其中,x表示
样本
的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s²就表示方差。
如何证明
样本方差
的
期望
等于总体方差?
答:
设总体为X,抽取n个i,i,d,的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为 Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其
样本方差
为 S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了记号方便,只看S的分子部分,设为A 则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+...
如何证明
样本方差
的
期望
等于总体方差
答:
设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其
样本方差
为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ... + (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A 则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+...
01分布的
期望和方差
是什么?
答:
01分布的
期望和方差
是:期望p方差p(1-p),二项分布期望np,方差np(1-p)。一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。图形特点:对于固定的n以及p,当k增加时,...
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